1.EasyLogger源码学习笔记（5）
2.spdlog源码解读(三)
3.超详细！日志日志spdlog源码解析（下）
4.如何从零写一个日志库（glog介绍）
5.easylogging源码学习笔记（6）
6.剖析slf4j原理并实现自己的设计设计日志框架

EasyLogger源码学习笔记（5）

       在EasyLogger源码的学习中，我们了解到日志对象使用了互斥锁以确保同一时刻只有一个线程能进行操作，源码源码用保证了日志管理的日志日志安全性与高效性。

       对于异步输出，设计设计EasyLogger通过信号量实现了优化。源码源码用舍利导航源码当需要等待执行时，日志日志某个线程会被阻塞，设计设计以减少CPU的源码源码用占用。这一特性允许用户单独设置异步输出的日志日志日志等级，提高系统的设计设计灵活性与可控性。

       在文件输出时，源码源码用使用了信号量集合，日志日志其中仅包含一个信号量。设计设计这一设计确保了同时只有一个线程能向文件中写入日志，源码源码用避免了多线程并发写入导致的文件混乱。

       日志输出的多样选择体现了EasyLogger的灵活性，无论是输出到文件还是串口，都可以根据需要配置是否采用异步输出，以适应不同的物业管理平台系统源码应用场景与性能需求。

       此外，sem_post函数用于解锁由semby指定的信号量，执行对特定信号量的解锁操作。而semop函数则用于执行一组预先定义的信号量操作，适用于对多个信号量进行原子性操作。

       在信号量集合仅包含一个信号量的情况下，使用sem_post函数进行操作可能直接替代使用semop函数。这一设计简化了信号量管理，提高了代码的可读性和效率。

spdlog源码解读(三)

       重构代码以提升效率与可维护性是软件开发中的重要实践。针对日志记录功能，原代码存在重复实现与参数传递问题，本文将对日志记录功能进行优化，通过创建Logger类与Registry类实现日志管理的单例模式，以及引入sink机制来封装输出目的地，实现多输出日志打印。

       首先，引入单例模式通过Registry类管理日志记录器实例，确保全局只有一个实例，黑客修改网站源码怎么用简化代码结构并提升管理效率。其次，针对同步与异步需求，创建Logger类与继承于它的AsyncLogger类，分别满足不同场景下的日志记录需求。

       为实现灵活的日志输出，本文提出创建基类base_sink，并定义两个子类，分别用于将日志文本写入文件与进行彩色输出。通过此设计，spdlog能够通过多态特性实现不同输出端的日志打印，简化日志配置与实现。

       在完成上述优化后，代码将更加简洁、易于维护，并支持多种日志输出方式。具体实现细节已在GitHub仓库中详细展示，供读者参考与深入理解。

超详细！游戏内部充值源码解锁不了spdlog源码解析（下）

       回顾spdlog的组成，包含logger、sink、formatter以及registry四个关键部分。在前两篇中，我们深入探讨了logger、sink和formatter的基本功能与使用方法。这三者协同工作，能够实现日志的记录功能。然而，registry作为管理器角色，主要负责协调和配置这些组件，确保日志系统的一致性和高效性。尽管registry并非必须依赖的组件，它的存在能够提供更加便捷的管理方式，例如统一设置日志等级、创建具有默认配置的logger等。

       在默认logger和默认sink的实现中，registry扮演着关键角色。教学平台系统源码怎么找当使用spdlog::info方法时，实际上调用了registry中的default_logger_成员变量，获取默认logger的指针。通过静态方法registry::instance()获取registry对象，最终registry::registry()方法创建默认logger，并选择ansicolor_stdout_sink_mt作为sink，实现控制台彩色输出。这种设计使得用户无需深入了解内部细节，即可直接使用默认配置进行日志输出，简化了用户上手过程。

       registry的功能不仅限于管理默认logger，它还提供了创建logger的便利接口。通过一系列预设的logger创建函数，spdlog实现了与不同sink的无缝集成，隐藏了sink的概念，使得用户仅需关注日志输出的目的地，而无需深入理解底层实现。例如，stdout_logger创建函数通过调用Factory::create方法，自动将创建的logger注册到registry中，实现日志输出格式的统一化和全局管理。对于异步环境，async_factory::create方法同样完成了类似功能，但需额外处理线程池的创建。

       通过反思registry的实现，我们可以发现，其核心功能在于管理logger，而这一过程包含了将logger注册到registry中的关键步骤。通过提供Factory（如synchronous_factory或async_factory）的create方法，spdlog确保在创建logger后将其自动注册，这一设计与设计模式中的工厂方法原理相契合。实现这一目标的关键在于注册操作，而非创建logger本身，这突显了registry在spdlog系统中的核心作用。

       在介绍spdlog的宏定义使用时，我们探讨了其支持的两种编译版本：header-only version和compiled version。header-only version通过将声明与实现分开，提供了轻量级的集成方式。要实现compiled version，只需复制header-only version的代码，并按照特定规则组织文件结构。在async.cpp文件中，通过SPDLOG_COMPILED_LIB宏定义判断编译方式，相应地include声明与实现文件，实现代码的高效复用。同时，SPDLOG_HEADER_ONLY宏定义控制了代码的包含行为，确保了不同编译方式下的代码正确性。

       在多平台支持方面，spdlog通过os.h和os-inl.h文件封装了针对不同平台差异的处理逻辑，使得上层业务无需关注底层实现的细节。通过宏定义和条件编译，spdlog能够提供一致的接口，适应不同操作系统和环境的需求，确保跨平台兼容性和稳定性。

       至此，spdlog源码解析系列告一段落。通过深入分析spdlog的架构设计、功能实现以及跨平台支持，我们不仅了解了如何高效地使用spdlog进行日志管理，还洞悉了其设计背后的巧妙逻辑和实践细节。希望本系列解析能够为开发者提供宝贵的参考，助力构建更加稳定、高效和易于维护的日志系统。

如何从零写一个日志库（glog介绍）

       探索日志管理的艺术，本文将深入解析glog——谷歌开源的日志库，为你揭示从零开始构建自定义日志解决方案的关键要素。让我们一起从基本需求到高级接口，一窥其内部工作原理。

基本需求与核心组件

       glog的核心在于LogMessage类，它负责记录日志的时间、位置信息以及根据过滤条件进行输出。0.3.5版本作为起点，提供了诸如LOG、LOG_IF和LOG_TO_SINK等接口，让你能灵活定制输出到默认目标或自定义sink。

       获取glog的源代码：/google/glog.git，源码中的src/glog//z_w/LogSys...

Kafka Logcleaner源码分析

       Kafka日志保留策略包括按时间/大小和compact两种。Logcleaner遵循compact策略清理日志，只保留最新的消息，当多个消息具有相同key时，只保留最新的一个。

       每个日志由两部分组成：clean和dirty。dirty部分可以进一步划分为cleanable和uncleanable。uncleanable部分不允许清理，包括活跃段和未达到compact延迟时间的段。

       清理过程由后台线程定期执行，选择最脏的日志进行清理，脏度由dirty部分字节数与总字节数的比例决定。清理前，Logcleaner构建一个key->last_offset映射，包含dirty部分的所有消息。清理后，日志文件过滤掉过期消息，并合并较小的连续段为较大文件。

       payload为null的消息被Logcleaner删除，这类消息在topic配置的时间内保留，然后被清理。清理过程需与幂等性和事务性生产者兼容，保留活跃生产者最后一批消息，直到产生新消息或生产者不活跃。只清理提交或终止事物中的消息，未提交事物中的消息不清理。

       Logcleaner通过cleanOrSleep方法启动清理，选择最脏日志，调用clean清理并合并段。在清理前计算tombstone的移除时间，确保在clean部分驻留一定时间后移除。清理过程包括构建offset映射，分组段文件并清理合并。

       Logcleaner的清理逻辑确保了高效和一致的日志管理，助力Kafka系统稳定运行。